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官方账号arXiv cs.AI@Chuanzhi Xu, Zihan Deng, Huiqi Liang, Chengkun Yue, Zhanlin Cui, Pengfei Ye, Weidong Cai
推荐理由：想自动给论文图表打分？SciFigAlign比顶级大模型裁判准59%，还能区分同论文哪张图更好——审稿人能省大事。
SciFigAlign
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7月30日
10:53
研究者构建了包含3,857个科学图表的标注数据集，每个图表按Clarity、Relevance、Informativeness、Structure四个同行评审维度评分。提出SciFigAlign模型，端到端微调CLIP和SciBERT，结合跨模态注意力与CubeMLP融合，并联合优化SmoothL1回归与论文内排名hinge损失。在论文级别划分的测试集（n=396）上，模型macro MAE为0.3524，论文内成对比对准确率达81.64%，相比最佳LLM裁判基线（MAE 0.864）实现59%的相对误差降低。消融实验证明，基于手稿、引用上下文去噪和排名监督均对评估至关重要。